JP3029257B2 - 冷凍機コンプレッサのモータ過熱の予測方法 - Google Patents

冷凍機コンプレッサのモータ過熱の予測方法

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    • F25B49/005—Arrangement or mounting of control or safety devices of safety devices

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Description

【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、冷凍機の熱力学的
な運転を監視する方法に関し、コンプレッサモータの過
熱状態の兆候であるおそれのある冷凍機の異常運転に関
する早期警告情報を提供するための上記監視方法に関す
る。
【０００２】
【従来の技術】周知のように、冷凍機は、冷却のために
冷却水を提供し、コスト効率のよい方法でサービスを中
断することなく提供することが期待されている。冷凍機
は、従来より、不適切な状態での運転を防止するための
自動診断能力を備えた制御装置の使用を含む安全機構を
有する。しかし、この診断は一般に、冷凍機の通常の設
計値を越える特定の運転状態のみを検出し、その結果、
冷凍機を停止して関連する警告コードを表示するだけで
ある。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】警報が鳴るまでは装置
内で故障が生じ出していることは全く指示されないの
で、コンプレッサの性能の低下に従ってモータが過熱し
始めたとしても、気づかれないまま長時間が過ぎてしま
う。警報が発せられた時には、装置はすでに停止してし
まっているので遅すぎる。更に、モータが大きく損傷し
て大掛かりな修理を要するおそれもある。
【０００４】本発明の目的には、進行しつつある故障の
推測を可能にするために冷凍機の性能低下を検出するこ
とが含まれる。このような故障を推測することで、機械
が故障する前に整備を開始し、非常時ではなく都合のよ
い時に冷凍業務が調節できるように冷凍機サービスの必
要性を予測し、冷凍機の持続的な運転を提供することが
できる。
【０００５】
【課題を解決するための手段】本発明は、コンプレッサ
モータの過熱状態を正確に特徴づける非線形の代数及び
微分方程式に基づいた正確な熱力学的数学的モデルから
冷凍機の低次の線形状態空間熱力学的モデルを形成する
ことに一部基づいている。
【０００６】本発明はまた、オンライン運転において冷
凍機の状態及び出力の表示を提供するために冷凍機の熱
力学に関する低次モデルに基づいたカルマン・フィルタ
を利用することに基礎をおいている。冷凍機の状態及び
出力の表示は、さらに、切迫したコンプレッサモータの
過熱状態を感知するために利用することができる。
【０００７】本発明によると、冷凍機のオンラインによ
る監視は、入力または原因パラメータ及び測定可能な出
力または結果パラメータを監視し、それらを次数を下げ
た状態空間の表現またはモデルに基づいたカルマン・フ
ィルタを通すことによって達成される。更に本発明によ
ると、次数を下げたモデルは、多数のサンプルに対して
高次モデルでの入力を行ってランダム動作させ、低次状
態空間モデルの行列係数を求めるために高次元モデルで
結果として求められる出力及び状態に線形回帰技法を適
用することによって形成される。これらの入力には、状
態監視装置が設置される実際の冷凍機の種類に関する典
型的な入力値を利用することができ、それらの公称の実
際の冷凍機入力値の例えば９９％から１００％の間など
にランダム変動を制限することもできる。
【０００８】上記以外の本発明に係る目的、特徴、及び
利点は、続く発明の実施の形態及び付随する図面によっ
てより明らかとされる。
【０００９】
【発明の実施の形態】図１を参照すると、本発明の実施
に必要なセンサを有する冷凍機１２は、送液管１４を通
ってコンデンサ１５に高圧の冷媒蒸気を供給するコンプ
レッサ１３を含む。液体冷媒は、送液管１６を通ってコ
ンデンサから膨張弁１７に流れ、そこで生じた生成物は
送液管１８を通って蒸発器１９に流れる。そこから、そ
の冷媒蒸気は、送液管２０を通ってコンプレッサ１３に
流れる。弁１７は、ステッパモータ又はその他の弁制御
装置２４に応答するように制御され、弁制御装置もま
た、制御装置２６から出力される回線２５上の信号によ
って制御される。回線２５上の信号は、管２０内の蒸気
の過熱状態に基づいており、この過熱状態は、温度セン
サ２７によって感知される蒸発器１９の吐出口の温度
と、温度センサ２８によって感知されるコンプレッサ１
３の吸入口での冷媒蒸気の温度と、の差から従来の方法
によって計算される。蒸発器１９の吐出口３１で温度セ
ンサ３２によって感知される水温は、水温の設定値を維
持するように制御装置２６がコンプレッサを作動及び停
止させるために利用される。圧力検出器３４によって検
出されるコンデンサの吸入圧と、圧力検出器３５によっ
て検出されるコンデンサの吐出圧と、の差によって求め
られるコンデンサにかかる圧力ヘッドは、制御装置が適
切にファン列３７を作動及び停止させる信号を回線３６
上に提供するために利用される。以上で説明した装置
は、従来の冷凍機を表しており、従来の方法で実施及び
制御することができる。
【００１０】本発明によると、冷凍機の流れ、圧力及び
温度に関する動力学を表す従来の方法によって求められ
ら非線形代数方程式及び微分方程式に基づいた冷凍機の
正確な数学モデルは、本発明が予測しようとするコンプ
レッサモータの過熱状態を正確に特徴づけることができ
る。往復動式コンプレッサに関しては、以下のどのモデ
ルと同様であってもよい。
【００１１】１）暖房、換気及び空調シミュレータ＋装
置及び機器のシミュレーションプログラムの作成−ユー
ザ用マニュアル(Clark, D.R. and W.B.May (1985), HVA
CSIM+Building Systems and Equipment Simulation Pro
gram-User's Manual, U.S. Department of Commerce, N
ational Bureau of Standards, NBSIR 85-3243) ２）暖房、換気及び空調シミュレータ＋装置及び機器の
シミュレーションプログラムの作成−参照マニュアル(C
lark, D.R. (1985a), HVACSIM+Building Systems and E
quipment Simulation Program-Reference Manual, U.S.
Department ofCommerce, National Bureau of Standar
ds, NBSIR 84-2996) ３）暖房、換気及び空調シミュレータ＋装置及び機器の
シミュレーションプログラムの作成−負荷の計算方法(C
lark, D.R.，C. Park and G.E. Kelly (1986),HVACSIM+
Building Systems and Equipment Simulation Program-
Building Loads Calculation, U.S. Department of Com
merce, National Bureau of Standards, NBSIR 86-333
1) 遠心コンプレッサを有する冷凍機に関しては、以下で述
べられているモデルと同様であってもよい。
【００１２】４）暖房、換気及び空調冷凍装置のモデル
化及びシミュレーション(Nadira,R.and I. Schick, Mod
eling and Simulation of an HVAC Refrigeration Syst
em,Simulators IV, Proceedings of the SCS Simulator
s Conference, April 6-9,1987, Orlando, Fla, Vol. 1
8, No.4) ５）遠心冷凍機モデル:予備文献(Clark, D.R. (1985b)
Centrifugal ChillerModel: Preliminary Documentatio
n, U.S. Department of Commerce, NationalBureau of
Standards, Not Released) モデルは、それにコンピュータプログラム内で変数を入
力して連続して動作させることによって多くのデータセ
ットを発生させるために利用される。例えば、例示的な
冷凍機の応答を観測することによって、装置パラメータ
の応答周波数が、最小周波数０．００５ＨZから最大周
波数０．３３ＨZの間の範囲であることが確認された。
クロック（サンプリングレートは、最大周波数の二倍の
逆数となるように選択され、その値は各１．５２秒に一
サンプルに等しくなる。最も遅い応答を捕らえるために
は、サンプリング期間は応答の最小周波数の逆数となる
ように選択される。これにより、サンプリング期間は２
０４秒となり、その結果１３４サンプルがサンプリング
される。各サンプルは、表１に示される入力Ｕ1〜Ｕ3の
３つの値の入力を利用する。
【００１３】
【表１】 入力；Ｕ1 蒸発器流入水温度 Ｕ2 コンデンサ流入空気温度 Ｕ3 膨張弁位置 状態；Ｘ1 コンデンサ内の冷媒エンタルピー Ｘ2 コンデンサ内の冷媒質量 Ｘ3 蒸発器内の冷媒エンタルピー Ｘ4 蒸発器内の冷媒質量 Ｘ5 コンデンサ内の空気エンタルピー Ｘ6 コンデンサ内の冷媒飽和温度 Ｘ7 蒸発器内の水エンタルピー Ｘ8 蒸発器内の冷媒飽和温度 Ｘ9 コンプレッサ効率 出力；Ｙ1 蒸発器流出水温度 Ｙ2 コンデンサ流出空気温度 Ｙ3 コンプレッサ吐出圧力 Ｙ4 コンプレッサ吸入圧力 Ｙ5 コンプレッサ吸入温度 Ｙ6 過熱温度 Ｙ7 コンデンサ内の冷媒流入温度 Ｙ8 コンデンサ内の冷媒流出温度 Ｙ9 蒸発器内の冷媒流入温度 各入力は、それぞれ該当する冷凍機の公称または一般の
値を有する信号を含む。しかし、この値は、各サンプリ
ング期間で一パーセント増加または減少する。上記各信
号の値の増加または減少は、疑似ランダム数列に応答し
ており、それにより、各入力がそれ自体に対して実質的に
ランダムに変化し、また入力の組合せも実質的にランダ
ムに変化する。このサンプリング時には、表１にそれぞ
れ示されている入力Ｕ、状態Ｘ、及び出力Ｙは、全て記
録される。つまり、各サンプリングで記録されるデータ
には、２１個の項目が含まれる。これらのデータは、以
下で説明していくように利用するために記憶される。同
時に、または後に、同じまたは他のコンピュータに記憶
されたデータからＸおよびＹの各値の標準偏差が計算さ
れる。これらの標準偏差は、全て以下で説明していくよ
うに、予測されるモータ過熱を識別するために重要であ
るしきい値を設定するために使用される。
【００１４】カルマン・フィルタの開発方法は、以下の
ステップに要約されている。
【００１５】１．非線形代数微分方程式の集合として冷
凍機の熱力学的処理を説明するコンピュータモデルを形
成する。
【００１６】２．モータの過熱状態の影響を受けている
入力、状態、及び出力パラメータを選択する。
【００１７】３．選択された各入力毎にランダムな信号
で冷凍機モデルを動作させ、選択された状態及び出力の
パラメータデータを記憶する。図２参照。
【００１８】４．モデルの行列値を決定するために、記
憶したデータを線形回帰方程式に当てはめて、冷凍機の
状態の導関数及び冷凍機の出力を求める。また、記憶さ
れたデータを使用してエラーのしきい値を±三つ分の標
準偏差として定義する。図３参照。
【００１９】５．ステップ４で求められた行列値を使用
して９次線形方程式を含むモデルを形成する。
【００２０】６．状態空間モデルに基づいてカルマン・
フィルタを形成する。
【００２１】次に、図２を参照すると、多数のサンプル
を得るためのセットアップは、疑似ランダム２進法シー
ケンスに応答してＵ1〜Ｕ3プラスマイナス１パーセント
を発生させる疑似ランダム２進法シーケンス発生装置及
び駆動装置を含む信号発生器４２を使用する。これらの
信号は、信号回線４３を通じて内部に高次熱力学的モデ
ルを含むコンピュータ４４に送られる。回線４３からの
入力によって作動されたモデルは、各連続した入力に対
してＸ及びＹの値（表１）を導き出す。この値は、適切
な母線４５を通じて対応する入力Ｕと共に記憶装置４６
に提供される。
【００２２】続いて、Ｕ、Ｘ及びＹの全ての値である計
２，８１４個のデータ項目を含む１３４個のサンプル
は、図３で示すように記憶装置４６からコンピュータ４
４へ供給される。コンピュータ４４では、データより平
均値が差し引かれ、帰納的最小自乗推定線形回帰を利用
してデータがはめ込まれ、９次状態空間モデルのための
行列係数が求められる。表示装置４７で表示される行列
の値は、続いて以下で示される線形９次冷凍機モデルを
形成するために使用される
【００２３】
【数１】 Ｘ（ｋ＋１）＝ＡＸ（ｋ）＋ＢＵ（ｋ）＋Ｗ（ｋ） （式１） Ｙ（ｋ） ＝ＣＸ（ｋ）＋ＤＵ（ｋ）＋Ｖ（ｋ） （式２） ここでは、Ａ、Ｂ、ＣおよびＤは、変換行列であり、Ｗ
（ｋ）及びＶ（ｋ）は、それぞれ共分散ＱK及びＲKのゼ
ロ平均値白色ガウス数列（ｗｈｉｔｅ ｇａｕｓｓｉａ
ｎ ｓｅｑｕｅｎｃｅｓ）である。上記帰納的最小自乗
推定のルーチンについては以下の文献で述べられてい
る。
【００２４】６）システムの識別(Soderstrom, T., and
P. Stoica, System Identification, Prentice Hall I
nc., New York, N.Y., 1989, Chapter 9, pp. 324, 349
-350) ７）シングルチップのマイクロコンピュータによるシス
テム設計のための自己同調制御アルゴリズム(Dexter,
A.L., et al, Self-Tuning Control Algorithmfor Sing
le-chip Microcomputer Implementation, IEE Proceedi
ngs, Vol. 130,No. 5, September 1983, pp. 255-260) ８）動的システムのデジタル制御(Franklin, G.F., and
D. Powell, DigitalControl of Dynamic Systems, Add
ison Wesley, Reading, MA, 1980, pp. 210-215) 高次冷凍機熱力学的モデル（図２及び図３）によって得
られたデータから次数を下げた線形状態空間モデルが求
められると、続いて以下の文献で述べられているように
従来の方法でこの次数を下げた状態空間表現に基づいて
カルマン・フィルタが形成される。
【００２５】９）最適予測の応用(Gelb, A., Editor, A
pplied Optimal Estimation, M.I.T.Press, 1980, Chap
ters 3 and 4) 図４を参照すると、図１の冷凍機の作動時には、（通常
図２及び図３のコンピュータとは異なる）オンサイトオ
ンラインコンピュータ４８が回線４９上の入力Ｕ1〜Ｕ3
及び出力Ｙ1〜Ｙ9を監視し、カルマン・フィルタ技術を
利用して、サンプリングのある特定時点ｋでの実際に感
知されたＵ及びＹの値から次回のサンプリング時、ｋ＋
１での出力及び状態の示すべき値を予測する。
【００２６】以下の説明に関して、周知のように、カル
マン・フィルタが状態及び出力を予想するために冷凍機
の出力にフィルタをかけるために使用される前に、それ
自体が各サンプリング時に更新されることを理解された
い。検出された出力は、まずカルマン・フィルタ方程式
を更新するために使用され、次に更新されたカルマン・
フィルタ方程式を通って状態（Ｘ）及び出力（Ｙ）の予
測値を計算するために使用される。状態予測値の初期値
は、Ｘ（０）＝０であり、初期状態予測エラー分散行列
は、Ｐ（０）＝０である。これらの値は、始動時の初期
設定中に確立される。フィルタでは、各サンプリング時
のステップｋにおいて以下の式を使用して状態予測が更
新される。
【００２７】
【数２】
【００２８】ここでは、Ｘ′（ｋ｜ｋ−１）は時間ｋ−
１までの測定に基づいた時間ｋでのフィルタの状態予測
である。サンプリングｋは、約３分間隔で行うことがで
きる。更新されたカルマンのゲイン行列Ｋは、以下のよ
うに計算される。
【００２９】
【数３】 Ｋ（ｋ）＝Ｐ（ｋ｜ｋ−１）ＣT［ＣＰ（ｋ｜ｋ−１）ＣT＋ＲK］-1 （ 式４） ここでは、Ｐ（．｜．）は以下の関係を満たす状態予測
エラー分散行列である。
【００３０】
【数４】 Ｐ（ｋ｜ｋ−１）＝ＡＰ（ｋ−１｜ｋ−１）ＡT＋ＱK-1 （式５） Ｐ（ｋ｜ｋ）＝［Ｉ−ＣＫ（ｋ）］Ｐ（ｋ｜ｋ−１） （式６） ここでは、Ｔは転置を意味する。
【００３１】次回の測定をｋ＋１で行う前に、以下の状
態動力学を使用して時間にして一ステップ前に状態予測
が伝えられる。
【００３２】
【数５】 Ｘ′（ｋ＋１｜ｋ）＝ＡＸ′（ｋ｜ｋ）＋ＢＵ（ｋ） （式７） この値は、次回のサンプリングの際に式（１）でＸ′
（ｋ｜ｋ−１）として使用される。
【００３３】各サンプリング時には、カルマン・フィル
タを更新した後に、既にわかっている入力Ｕ及び測定さ
れた冷凍機からのセンサ信号Ｙは、カルマン・フィルタ
によって処理されて冷凍機状態Ｘ′の最適な予測及びセ
ンサ測定Ｙ′の予測が生成される。実際の測定Ｙから
Ｙ′を差し引くと、エラー信号ベクトルｅとなり、この
値は、故障の判断を定式化するために用いられる。カル
マン・フィルタでは、ｅ（ｋ）＝Ｙ（ｋ）−ＣＸ′（ｋ
｜ｋ−１）であり、従って、エラー信号ｅ（ｋ）は、ゼ
ロ平均値及び白色であり、分散行列を含む。
【００３４】オンラインでの監視中にコンピュータ４８
内で各サンプリング時に行われる処理は、図５で示され
ている。監視装置は最初にオンラインでつながれた時に
初期設定され（ブロック５１）、上記で説明した初期状
態予測及び初期状態予測エラー分散行列も含まれる。三
分に一回の割合で行うことができる各サンプリング時に
は、状態予測は式（３）のように更新（ブロック５２）
される。続いて、カルマンゲイン行列が計算され（ブロ
ック５３）、状態予測エラー分散行列が更新されて式
（４）〜（６）で表しているように次回のサンプリング
時に伝えられる。状態予測は、式（７）で表されている
ように状態動力学を用いて次回のサンプリング時に伝え
られる。カルマン・フィルタが更新されると、回線４９
上の入力センサ信号Ｕ1〜Ｕ3及び回線５０上の出力セン
サ信号Ｙ1〜Ｙ9がカルマン・フィルタ（ブロック５５）
に適用される。このカルマン・フィルタは冷凍機状態
Ｘ′の最適な予測値及びセンサ測定Ｙ′の予測値を算出
する。センサ測定の予測値Ｙ′は、Ｙの実際の最新セン
サ測定値と比較され、冷凍機の状態予測値Ｘ′は、以前
に伝えられた冷凍機状態の予測値（ブロック５６）と比
較され、これらの値により、エラー信号が発生する。上
記エラー信号は、対応するしきい値（ブロック５７）と
比較される。上記しきい値は、本実施例においては±三
つ分の標準偏差（±ｔｈｒｅｅ ｓｔａｎｄａｒｄ ｄ
ｅｖｉａｔｉｏｎｓ）として設定されており、超過する
値に関しては、コンプレッサモータの切迫した温度過昇
状態を指示しているかを判断するために図６で示す警報
論理ルーチン（ブロック５８）で調査される。
【００３５】図６の論理ルーチンには、入口点６２から
入ることができ、Ｙ３、Ｙ４及びＹ５の値にエラーがあ
る場合に試験６３〜６５で警告状態が認識される。エラ
ーがなければ、警告状態にセットされずに戻り点６６を
経由して他のプログラムに入る。三つのエラー（Ｙ３、
Ｙ４及びＹ５）全てが存在する場合には、一連の試験６
７〜７０によってＸ１、Ｘ３、Ｘ５、またはＸ９のいず
れかにエラーがないかどうかが確認される。これらのい
ずれかにエラーがあれば、警告状態が起こり得るが、エ
ラーがなければ警告状態にセットされないで戻り点６６
に到達する。Ｘ１、Ｘ３、Ｘ５、及びＸ９のいずれかに
エラーがあった場合には、一連の試験７１〜７３によっ
てＸ２、Ｘ４、またはＸ７にエラーがないかどうかが確
認される。これらにエラーがなければ、警告状態にセッ
トされずに戻り点に到達する。しかし、Ｙ３、Ｙ４、及
びＹ５が全てエラーで、Ｘ１、Ｘ３、Ｘ５、またはＸ９
のいずれかにエラーがあり、かつＸ２、Ｘ４、及びＸ７
のどれか一つにでもエラーがあれば、ステップ７４によ
って警告状態が設定される。
【００３６】図５では、この警告状態によって回線７６
の信号で適切な種類の警報７７が実際に作動し、回線４
９及び回線５０上の最新の入力及び出力パラメータをプ
リンタ７８がプリントアウトし、それにより、損なわれ
た運転の特性が提示される。
【００３７】制御装置２６及び上記のように冷凍機１２
の制御に利用されるパラメータは、単に例示的であり、
冷凍機はどのような所望の方法でも制御することができ
る。また、本発明は、制御装置の冷凍機に対する効果が
元の高次モデルに正確に反映していることを確認するだ
けで実施することができる。同様に、本発明は、ここで
例示的に開示した実施例に対して種々の変更を含む冷凍
機に関して実施することもできる。
【００３８】従って、本発明をその例示的な実施例に関
して開示及び説明してきたが、上記及び種々の変更、省
略、及び追加は、本発明の趣旨及び範囲から離れない範
囲で行うことができることを同業者には理解されたい。
【００３９】本発明を要約すると、冷凍機のコンプレッ
サモータにおける切迫した過熱は、冷凍機の測定された
出力値と、上記出力値及び冷凍機入力値をカルマン・フ
ィルタを通して予測した出力値と、を比較することによ
って予測される。過熱状態は、しきい値を越える差異に
よって予測される。カルマン・フィルタは、冷凍機に関
する低次状態空間モデルによって求められ、その行列値
は、コンピュータで冷凍機の高次モデルにランダムな信
号を入力して動作させた結果から得られた出力及び状態
から線形回帰によって求められる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明に係る方法で監視することができる冷凍
機の説明図である。
【図２】特定の種類の冷凍機に関する本発明の実施例の
開発に係るデータの獲得に利用される装置の説明図であ
る。
【図３】本発明の実施例の開発に係る線形回帰に利用さ
れる装置の説明図である。
【図４】本発明に係る冷凍機のオンラインでの監視に利
用される装置の説明図である。
【図５】図４で示した本発明に係るオンラインでの監視
中に実行される処理を示したチャートである。
【図６】警報の論理ルーチンの論理フローチャートであ
る。
【符号の説明】
１２…冷凍機 ２６…制御装置 ４８…コンピュータ ４９，５０，７６…回線 ７７…警報 ７８…プリンタ
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (56)参考文献 特開 昭63−128401（ＪＰ，Ａ) 特開 平９−145405（ＪＰ，Ａ) 特開 昭59−154320（ＪＰ，Ａ) 特開 昭57−49086（ＪＰ，Ａ) 実開 昭63−14879（ＪＰ，Ｕ) (58)調査した分野(Int.Cl.7，ＤＢ名) F25B 49/02 F04B 49/10

Claims (6)

    (57)【特許請求の範囲】
  1. 【請求項１】 冷凍機コンプレッサのモータ過熱を予測
    する方法であって、 コンピュータ内に冷凍機の流れ、圧力、及び温度に関す
    る動力学を表した非線形代数方程式及び微分方程式に基
    づいた冷凍機の高次数学的モデルを用意しておき、 以下の各ステップ： 複数の各入力に対して、選択された入力信号のランダム
    な値によって前記冷凍機の高次数学的モデルを動作させ
    るステップであって、前記入力は、その変動によって、
    モータ過熱の影響を受ける測定可能な出力パラメータ
    値、及び測定不能であるが計算可能な冷凍機の状態値な
    どが変動するものであり、 前記動作の前記入力信号の各変動値に対して、前記各入
    力値、前記各出力値、及び計算可能な前記各冷凍機状態
    値を含む値のセットを一つ記録するステップ、 線形回帰方程式に前記記録されたデータを適用すること
    で、記録された前記冷凍機状態値及び前記出力値を前記
    線形回帰方程式に当てはめて冷凍機の低次線形状態空間
    モデルのための行列値を求めるステップ、 前記求められた行列値を使用して線形方程式の集合を含
    む低次状態空間モデルを形成するステップ、 前記低次線形状態空間モデルに基づいてカルマン・フィ
    ルタを生成するステップ、 を、 冷凍機の各種類毎に予め行っておき、 次に、各冷凍機の通常運転においては、 前記冷凍機に前記選択された入力を含む入力信号を提供
    することによって前記冷凍機を運転し、同時に前記選択
    された入力パラメータ及び前記測定可能な出力パラメー
    タを測定し、 測定された前記入力値及び出力値を前記カルマン・フィ
    ルタを用いたコンピュータに提供して予測出力値を求
    め、 前記予測出力値を前記測定出力値と比較し、 前記計算された出力値と、前記測定出力値と、の偏差が
    モータの過熱状態の兆候を示すときには警報を指示する
    ステップを含む方法。
  2. 【請求項２】 前記低次状態空間モデルは、９次モデル
    であることを特徴とする請求項１記載の方法。
  3. 【請求項３】 前記入力は、蒸発器に流入する水の温
    度、コンデンサに流入する空気の温度、及び膨張弁の位
    置であり、 前記出力は、蒸発器から流出する水の温度、コンデンサ
    から流出する空気の温度、コンプレッサの吐出圧力、コ
    ンプレッサの吸入圧力、コンプレッサの吸入温度、過熱
    温度、コンデンサに流入する冷媒の温度、コンデンサか
    ら流出する冷媒の温度、及びコンプレッサに流入する冷
    媒の温度であり、 前記状態は、コンデンサ内の冷媒のエンタルピー、コン
    デンサ内の冷媒の質量、蒸発器内の冷媒のエンタルピ
    ー、蒸発器内の冷媒の質量、コンデンサ内の空気のエン
    タルピー、コンデンサ内の冷媒飽和温度、蒸発器内の水
    のエンタルピー、蒸発器内の冷媒飽和温度、及びコンプ
    レッサの効率であることを特徴とする請求項１記載の方
    法。
  4. 【請求項４】 前記予測出力値と、前記測定出力値と、
    の偏差に関するしきい値を設定するステップを含み、 前記指示ステップは、前記予測出力値と、前記測定出力
    値と、の偏差が前記しきい値を超える場合にのみ応答し
    て警報を指示することを特徴とする請求項１記載の方
    法。
  5. 【請求項５】 前記記録された値の集合によって前記各
    出力値の標準偏差及び計算可能な前記各冷凍機状態の標
    準偏差を求めるステップを含み、 前記指示ステップは、前記計算された出力値と前記測定
    出力値との偏差と、前記計算された冷凍機状態とそれ以
    前に計算されて伝達された冷凍機状態との偏差と、が対
    応する値の三つ分の標準偏差を超えてモータの過熱状態
    の兆候を示す場合に警報を指示することを特徴とする請
    求項１記載の方法。
  6. 【請求項６】 前記指示ステップは、前記偏差が、 （１）コンプレッサの吐出圧力、コンプレッサの吸入圧
    力、及びコンプレッサの吸入温度に関するそれぞれのし
    きい値を超え、 かつ（２）コンデンサ内の冷媒エンタルピー、蒸発器内
    の冷媒エンタルピー、コンデンサ内の空気エンタルピ
    ー、またはコンプレッサ効率のどれか一つに関するしき
    い値を超え、 更に（３）コンデンサ内の冷媒質量、蒸発器内の冷媒質
    量、または蒸発器内の水エンタルピーのどれか一つに関
    するしきい値を超えた場合にのみ応答して前記警報を指
    示することを特徴とする請求項１記載の方法。
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